Recherche Avancée

Thèse soutenue

Analyse morphologique robuste de l'arabe et applications pédagogiques

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Auteur / Autrice : Mourad Mars
Direction : Georges Antoniadis
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences du langage spécialité informatique et sciences du langage
Date : Soutenance le 13/07/2012
Etablissement(s) : Grenoble
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale langues, littératures et sciences humaines (Grenoble ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de linguistique et didactique des langues étrangères et maternelles (Grenoble)
Jury : Président / Présidente : Cédrick Fairon
Examinateurs / Examinatrices : Henri Madec
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean Caelen, Mounir Zrigui

Résumé

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Deux problématiques se croisent dans nos travaux de recherches, ils ne font pas parties du même domaine: la première est issue du TAL (Traitement Automatique des Langues), la seconde est relié au domaine de l'ALAO (Apprentissage des Langues Assisté par Ordinateur).La première partie de nos travaux de recherches rentre dans le cadre de l'analyse morphologique des textes arabes. Pour la création d'un analyseur morphologique, nous avons commencé par la réalisation de toutes les ressources nécessaires (Dictionnaires pour la langue arabe, Matrices de compatibilités, Règles, Corpus d'apprentissage, Modèle de langage, etc.). Nous avons utilisé une approche statistique basée sur les Modèles de Markov Cachés (MMC) qui adhère à des principes de bonne pratique bien établis dans le domaine de l'analyse morphologique. Cette méthodologie a donné naissance à @rab-Morph : un analyseur morphologique robuste et performant pour l'arabe.La deuxième partie des travaux menés se situe dans le cadre de l'ALAO, où l'objectif principal est d'apporter des éléments de réponse à la question suivante ; comment peut-on profiter des outils issues du TAL arabe pour apporter des solutions aux plateformes d'apprentissage de l'arabe langue étrangère? Pour y parvenir et montrer l'intérêt d'avoir recours à des procédures, solutions et outils TAL pour l'apprentissage des langues, nous avons développé un prototype pour l'apprentissage de l'arabe baptisé @rab-Learn. Cet environnement utilise des outils issues du TAL, principalement notre analyseur morphologique @rab-Morph, pour créer des activités pédagogiques variés et automatiser d'avantage le traitement de la langue dans ces plateformes.